論文の概要: Evaluation of Non-Negative Matrix Factorization and n-stage Latent
Dirichlet Allocation for Emotion Analysis in Turkish Tweets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00418v1
- Date: Mon, 27 Sep 2021 18:43:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-10 09:16:25.085882
- Title: Evaluation of Non-Negative Matrix Factorization and n-stage Latent
Dirichlet Allocation for Emotion Analysis in Turkish Tweets
- Title（参考訳）: トルコのツイート感情分析における非負行列因子分解とn段階潜在ディリクレ割当ての評価
- Authors: Zekeriya Anil Guven, Banu Diri, Tolgahan Cakaloglu
- Abstract要約: トピックモデリングにおけるLDAおよび非負行列分解法を用いて、トルコのツイートがTwitterで投稿した感情を判断した。
データセットは5つの感情、すなわち怒り、恐怖、幸せ、悲しみ、混乱から構成される。
Wekaの結果の中で、最も成功した方法はnステージのLDAであり、最も成功したアルゴリズムはランダムフォレストである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.503974529275767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of technology, the use of social media has become quite
common. Analyzing comments on social media in areas such as media and
advertising plays an important role today. For this reason, new and traditional
natural language processing methods are used to detect the emotion of these
shares. In this paper, the Latent Dirichlet Allocation, namely LDA, and
Non-Negative Matrix Factorization methods in topic modeling were used to
determine which emotion the Turkish tweets posted via Twitter. In addition, the
accuracy of a proposed n-level method based on LDA was analyzed. Dataset
consists of 5 emotions, namely angry, fear, happy, sad and confused. NMF was
the most successful method among all topic modeling methods in this study.
Then, the F1-measure of Random Forest, Naive Bayes and Support Vector Machine
methods was analyzed by obtaining a file suitable for Weka by using the word
weights and class labels of the topics. Among the Weka results, the most
successful method was n-stage LDA, and the most successful algorithm was Random
Forest.
- Abstract（参考訳）: テクノロジーの発達により、ソーシャルメディアの利用は非常に一般的になった。
ソーシャルメディア上のコメントの分析は、メディアや広告といった分野で今日重要な役割を担っている。
このため、これらの共有の感情を検出するために、新しく伝統的な自然言語処理手法が用いられる。
本稿では,トルコのツイートがTwitterで投稿した感情を決定するために,LDA(Latent Dirichlet Allocation)とNon-Negative Matrix Factorization法を用いた。
さらに,LDAに基づくnレベル手法の精度について検討した。
データセットは5つの感情、すなわち怒り、恐怖、幸せ、悲しみ、混乱から構成される。
この研究でNMFはすべてのトピックモデリング手法の中で最も成功した手法である。
そして,そのトピックの重みとクラスラベルを用いて,Wekaに適したファイルを取得することにより,ランダムフォレスト,ネイブベイズ,サポートベクターマシンのF1尺度を解析した。
wekaの結果のうち最も成功した手法はn段階ldaであり、最も成功したアルゴリズムはランダムフォレストであった。
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